AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）の比較表を作成！おすすめや選び方も解説

質問に答えるだけでぴったりのサービスを無料診断

MLflowは、Databricks社が提供する機械学習ライフサイクル管理を目的としたオープンソースプラットフォームです。AIモデル開発におけるAutoMLやMLOpsの領域で活用され、実験の記録・比較からモデルのパッケージ化・共有、デプロイメントまでを一元的に管理することができます。様々な機械学習フレームワークやプログラミング言語との連携が可能で、トラッキングサーバーを通じてパラメータや評価結果を蓄積し、チーム内での再現性の高い実験運用を支援します。モデルレジストリ機能により、モデルの登録やバージョン管理を行い、本番環境へのデプロイやモデル更新を統制された形で実施できます。クラウド環境からオンプレミス環境まで柔軟な導入が可能で、小規模なプロジェクトから大企業の高度なMLOps基盤構築まで、幅広い用途で利用されており、機械学習プラットフォームの業界標準的な存在として位置づけられています。

ABEJA Platformは、ABEJA社が提供する日本発のAIモデル開発プラットフォームです。現場の担当者でも扱えるノーコードツールを通じて、データ準備からモデル開発、運用まで一貫したAI活用を支援します。ドラッグ&ドロップ操作により機械学習モデルを構築できるため、専門エンジニアが不足する組織でも高度な予測モデルの作成が可能となります。AutoML機能によりアルゴリズム選定やチューニングが自動化されており、独自の「カスタムブロック」機能では業務ニーズに応じた柔軟なカスタマイズにも対応しています。構築したモデルはそのままクラウド上でデプロイ・推論でき、モデルの精度検証や継続的な再学習などMLOpsの仕組みも備えています。国内大手企業から中小企業まで幅広い導入実績があり、日本語サポートを含めた支援により企業のAI活用を促進するプラットフォームとなっています。

C3 AI社が提供するAIモデル開発プラットフォームは、大規模企業向けに設計されたエンタープライズAIプラットフォームです。膨大な業務データを統合し、高度な分析モデルを迅速に構築・展開できることが特徴となっています。製造業やエネルギー業界など、業種特化のAIアプリケーションが用意されており、テンプレートを活用することで予知保全や需要予測といった高度なモデルを短期間で実装することが可能です。AutoMLのアプローチによりデータから最適なモデルを自動提案し、プラットフォーム上での開発を支援します。さらに、モデルのデプロイから実運用での監視・管理まで、MLOpsの機能を備えているため、大規模分散システム上で多数のAIモデルを一括して管理できます。主にグローバルな大企業で採用されており、複雑な企業システムにAIを組み込み、ビジネス価値の創出に特化したプラットフォームとして活用されています。

KNIME社が開発するオープンソースのデータ分析ソフトウェアで、AIモデル開発プラットフォームとしてAutoMLやMLOpsの機能を提供しています。最大の特徴は、GUI上でノードを線で繋ぐビジュアルワークフローによる操作性で、プログラミング知識がなくてもデータ加工や機械学習モデルの作成が可能です。数百種類以上のノードが用意されており、データの前処理からアルゴリズムの実行、結果の可視化まで自由に組み合わせて利用できます。PythonやRとの連携ノードも提供されているため、より高度なカスタム分析を取り入れることもできます。ハイパーパラメータの自動最適化といったAutoML機能に加え、ワークフローの繰り返し実行によるMLOps運用にも対応しています。エンタープライズ向けにはKNIME Serverが提供されており、チーム間での協働やワークフローの共有、スケジューリング実行、Webサービス化によるデプロイメントが可能で、大企業から研究機関、中小企業まで幅広い組織で活用されています。

Domino Data Labは、Domino Data Lab社が提供するエンタープライズ向けのAIモデル開発プラットフォームです。データサイエンティストのプロジェクト管理を一元化し、コード、データ、環境のバージョン管理を通じてチームでのコラボレーションを支援します。Jupyter NotebookやRStudioといった複数の開発ツールを統合して利用でき、プロジェクトごとに計算リソースやライブラリ環境を再現性高く構築することが可能です。実験結果やモデルは中央リポジトリで管理され、モデルのデプロイやAPI化もプラットフォーム内でシームレスに実行できます。また、モデルの性能モニタリングやアラート機能など、MLOpsに必要な機能も備えています。これらの機能により、大規模なデータサイエンスチームの生産性向上とガバナンス強化に貢献するとされています。金融機関など厳格な管理が求められる業界を含む、主に中規模から大規模企業での採用が進んでいるプラットフォームです。

KubeflowはGoogleが提供するオープンソースのAIモデル開発プラットフォームで、Kubernetes上で機械学習ワークフローを実行するためのツールキットです。クラウドからオンプレミスまで同一の環境を構築できる柔軟性を持ち、パイプライン機能によってデータの前処理からモデル訓練、評価、デプロイメントまでの一連のプロセスを自動化・標準化することができます。開発者向けの機能としてJupyter Notebookサーバーや分散学習ジョブ管理機能が統合されており、ハイパーパラメータ自動調整ツールであるKatibを活用したAutoML的な最適化も行えます。モデルのオンライン推論サービスや継続的トレーニングにも対応しています。完全にオープンソースで提供されているため高いカスタマイズ性を実現し、ベンダーロックインを回避しながら自社の要件に適したMLOps基盤を構築できます。自社でエンジニアリングリソースを確保し、インフラを制御したい企業や、大規模なサービスで多数のモデル運用を行う企業に適したソリューションといえるでしょう。

MatrixFlowは、MatrixFlow社が開発したAIモデル開発プラットフォームです。AutoMLとMLOpsの機能を組み合わせた国産ツールとして、専門的な統計知識やプログラミングスキルを持たないユーザーでも高度な予測モデルの構築が可能となっています。ドラッグ&ドロップによる直感的な操作により、データの前処理からアルゴリズム設定まで一連の作業を行うことができ、需要予測や在庫最適化といった実際のビジネス課題に対応するAIシステムを短期間で導入できる設計となっています。AutoML機能により精度の高いアルゴリズムが自動生成されるほか、カスタムブロック機能を活用したノーコードでのモデルメンテナンスにも対応しており、運用面での負担軽減も図られています。既に6,000名以上のユーザーに利用されており、AI人材が不足しがちな中小企業から大規模企業まで、組織内でのAI活用と業務改善を支援するプラットフォームとして活用されています。

dotData社が提供するBIツールで、AIを活用してデータ分析のプロセスを自動化するプラットフォームです。専門のデータサイエンティストが不足している企業でも、高度な分析モデルの構築が可能になります。企業が保有する業務データからAIが自動で特徴量を抽出し、最適な機械学習モデルを生成するため、従来数週間を要していた分析プロジェクトを短期間で完了できます。ノーコードで操作できる使いやすいUIを備えており、分析結果はグラフやレポートで視覚的に表示されるため、ビジネス部門の担当者でもデータに基づく意思決定に活用しやすい設計となっています。金融や製造、小売など幅広い業界の大企業で導入実績があり、顧客離反予測や需要予測、異常検知など多様なユースケースで活用されています。高度なAI技術を社内に導入するハードルを下げ、データドリブン経営の推進を支援するソリューションとして位置づけられています。

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社が提供するAI予測分析ツールです。機械学習の専門知識を持たない方でも、手持ちのデータから将来の傾向や結果を予測することができ、数クリックの簡単な操作で高度な予測モデルを作成できます。ソニー社内のAI教育でも活用されており、初心者にとって使いやすいシンプルなユーザーインターフェースと自動モデリング機能を搭載しています。売上予測や需要予測、顧客離反の兆候検知など、多様な分析ニーズに対応し、従来勘や経験に依存していた業務のデータドリブン化を支援します。予測に影響した要因を可視化する機能も備えており、AIが導出した結果の根拠を理解した上で業務改善に活用できます。クラウド版とデスクトップ版の両方が提供され、導入しやすい価格設定により30,000社以上で利用されています。大企業のみならず中小企業や非IT部門においても手軽にAI技術を活用できるツールとして評価されています。

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社が提供するディープラーニング統合開発環境で、プログラミング知識がなくても高度なAIモデルの構築・学習・評価をGUI上で行うことができます。ニューラルネットワークの各層をブロックのように扱い、ドラッグ＆ドロップ操作でモデルを設計できるため、専門知識のない利用者でも視覚的にモデル構造を理解しながら開発を進められます。学習データを投入すれば、モデルの訓練から精度評価まで一貫して実行でき、複雑なコードを記述することなくディープラーニングの成果を得ることが可能です。ソニーが自社製品開発にも活用している信頼性を持ち、モデルの可視化やチューニング補助機能も備えています。AI初学者の学習用途から専門的な研究開発まで幅広く利用されており、企業や教育機関でのAI人材育成にも活用されています。コーディングの技術的な障壁を低減し、より多くの組織が先進的な深層学習技術を導入できる環境を提供することで注目を集めているツールです。